Studi NYU menegaskan keakuratan polling digital, yang juga dapat diterapkan dalam keadaan darurat kesehatan lainnya – ScienceDaily

Studi NYU menegaskan keakuratan polling digital, yang juga dapat diterapkan dalam keadaan darurat kesehatan lainnya – ScienceDaily


Pesan teks bukan hanya cara untuk mengobrol dengan keluarga dan teman – itu adalah metode yang layak untuk mengumpulkan informasi dengan cepat selama krisis kesehatan masyarakat.

Sebuah studi baru dari NYU College of Global Public Health dan NYU Tandon School of Engineering, diterbitkan di Nature Digital Medicine, menggunakan survei pesan teks untuk menentukan secara real time bagaimana orang menggunakan layanan kesehatan ibu selama wabah Ebola baru-baru ini dan mengukur penurunan kelahiran di rumah sakit selama wabah tersebut.

“Sumber data dari individu secara langsung, seperti melalui ponsel, berpotensi memberikan jendela ke dalam fenomena kesehatan masyarakat, terutama selama situasi akut seperti wabah Ebola,” kata Rumi Chunara, asisten profesor ilmu komputer dan teknik dan kesehatan masyarakat global. di NYU dan penulis senior studi tersebut.

“Meskipun pesan teks tidak akan menggantikan survei nasional, pesan teks dapat menangkap perubahan perilaku kesehatan dengan lebih gesit. Dengan pendekatan metodologis yang tepat, pesan tersebut dapat menjadi alat yang berharga untuk kecerdasan kesehatan penduduk yang memungkinkan kami untuk dengan cepat menargetkan wilayah yang terkena dampak dengan pesan kesehatan masyarakat atau menyebarkan intervensi yang tepat. “

Keadaan darurat kesehatan masyarakat sangat mempengaruhi sistem perawatan kesehatan lokal dan – seperti yang terlihat pada wabah Ebola 2014-2016 di Afrika Barat – dapat membanjiri klinik, mengikis kepercayaan publik, dan menurunkan pemanfaatan layanan kesehatan.

“Selama wabah Ebola, dicurigai bahwa orang ragu-ragu untuk pergi ke rumah sakit karena kemungkinan besar mereka akan tertular Ebola. Jika Anda ingin melakukan pengobatan atau intervensi, Anda perlu tahu apakah orang datang ke rumah sakit atau tinggal di rumah sakit mereka. komunitas, “kata Chunara.

Sistem pengumpulan data rutin, seperti survei rumah tangga atau fasilitas kesehatan, membutuhkan waktu berbulan-bulan untuk dikumpulkan dan dianalisis, dan seringkali terganggu oleh keadaan darurat di daerah dengan infrastruktur yang lebih lemah.

Teknologi seluler telah muncul sebagai alat yang menjanjikan untuk mengumpulkan data dengan cepat, dengan biaya rendah, dan lintas wilayah yang sulit dijangkau. Sementara telepon seluler lazim di seluruh dunia – termasuk di Liberia, di mana 81 persen penduduknya pernah berlangganan telepon seluler pada tahun 2015 – tetap ada pertanyaan tentang keakuratan data yang dihasilkan oleh jajak pendapat teks. Pengguna telepon seluler seringkali lebih muda, lebih berpendidikan, dan mampu membeli telepon, jadi mungkin tidak mewakili populasi umum.

Dalam studi ini, Chunara dan rekan-rekannya melakukan jajak pendapat melalui pesan teks untuk menanyakan orang Liberia tentang kesehatan mereka, dengan fokus pada layanan kesehatan ibu. Peserta diberi 10 pertanyaan, termasuk apakah mereka mengenal seseorang dengan Ebola, apakah mereka baru saja melahirkan, dan jika demikian, di mana mereka melahirkan (di rumah sakit atau klinik pemerintah, rumah sakit atau klinik swasta, di rumah atau di rumah orang lain, atau di rumah lain). lokasi). Tanggapan dikumpulkan dari 6.694 orang dari Maret hingga Juni 2015.

Chunara dan rekan-rekannya kemudian menggunakan metode yang disebut pencocokan skor kecenderungan untuk membuat data dari jajak pendapat pesan teks mereka sebanding dengan Survei Kesehatan Demografis Liberia 2013, survei nasional terbaru terhadap wanita usia reproduksi. Para peneliti mencocokkan peserta jajak pendapat ponsel yang melaporkan melahirkan dalam satu tahun terakhir dengan wanita yang melaporkan kelahiran dalam Survei Kesehatan Demografi 2013.

Peserta jajak pendapat ponsel umumnya lebih berpendidikan daripada populasi dalam Survei Kesehatan Demografis, tetapi pencocokan skor kecenderungan memungkinkan para peneliti untuk menyeimbangkan populasi di berbagai faktor seperti usia, pekerjaan, pendidikan, dan lokasi.

“Dengan menggunakan metode statistik ini untuk menyesuaikan populasi yang berbeda, kami dapat memastikan bahwa kami membandingkan apel dengan apel dan menghasilkan kelompok yang cocok untuk membandingkan hasil,” kata Chunara.

Setelah mencocokkan, para peneliti melihat bahwa persalinan di rumah sakit secara signifikan lebih rendah selama wabah Ebola dibandingkan dengan setelah wabah. Ini konsisten dengan temuan dari banyak studi retrospektif tentang pemanfaatan perawatan kesehatan dalam wabah Ebola.

Menggunakan pesan teks untuk menilai perilaku secara langsung juga memungkinkan para peneliti untuk mengukur apakah orang menggunakan rumah sakit umum atau swasta. Hal ini menjadi tantangan dalam studi pemanfaatan layanan kesehatan lainnya, yang mengandalkan sumber data pemerintah yang hanya mencakup fasilitas umum.

Para peneliti mengamati penurunan serupa pada kelahiran di fasilitas umum dan swasta. Setelah wabah, proporsi yang melahirkan di rumah sakit umum kembali ke tingkat dasar; proporsi pengiriman di fasilitas swasta juga meningkat.

Menggunakan pesan teks untuk mengumpulkan informasi dengan cepat langsung dari warga memiliki kegunaan selain Ebola. Misalnya, flu dan infeksi saluran pernapasan lainnya sering kali tidak dilaporkan karena kebanyakan orang tidak pergi ke dokter (dan sering disuruh tinggal di rumah untuk menghindari menulari orang lain). Namun, mendapatkan informasi ini langsung dari orang-orang di komunitas, daripada hanya mengandalkan data klinis, dapat berguna dalam memantau epidemi flu – dan pesan teks dapat berperan dalam mengumpulkan data di komunitas.

Untuk Informasi Lebih lanjut silahkan Kunjungi : Togel Singapore

Author Image
adminProzen